Real-time Deteksi Masker Berbasis Deep Learning menggunakan Algoritma CNN YOLOv3 - Lusiana Agustien; Taufikur Rohman; Ahmad Walid Hujairi (Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, 2021)
Abstrak—Penggunaan masker merupakan hal sederhana yang dapat dilakukan untuk menekan angka penularan covid-19 namun sering sekali terabaikan. Penerapan prokes (protocol kesehatan) disegala bidang terus diupayakan oleh pemerintah daerah melalui edukasi dan sosialisasi untuk mengubah perilaku individu dan meningkatkan kesadaran masyarakat untuk mengikuti berbagai protokol kesehatan. Penelitian ini diharapkan bisa menjadi salah satu solusi yang cukup baik sehingga dapat membatu proses pengawasan dan nantinya dapat dikembangkan untuk mengatasi pelanggaran penggunaan masker diruang publik menggunakan sistem elektronik. Dalam penelitian ini menggunakan metode yolov3, dengan beberapa skenario pengujian untuk melihat performa yang dihasilkan oleh system. Parameter yang dianalisan untuk menguji performa dari penelitian ini adalah akurasi, recall, presisi, F1 Score, IoU, dan mAP. Sistem ini dapat melakukan prediksi dengan benar, baik di dalam ruangan maupun di luar ruangan dengan beberapa sudut pengujian yaitu 1800, 900,450 terhadap kamera. Nilai confidence yang dihasilkan juga sangat baik dan bergantung pada pencahayaan, ketajaman gambar, dan jarak antara kamera dan objek yang akan di deteksi.